ASD-STE100 간소화 기술 영어로 문서 작성을 강제하는 Agent Skill — Controlled English로 LLM 출력 품질을 끌어올리는 방법

1. 왜 '강제'된 영어인가

기술 문서를 한국어로 작성하다 보면 문장 구조가 모호해지거나, 명사가 동사로 오용되는 일이 잦다. ASD-STE100(Simplified Technical English)은 항공·우주 산업에서 출발한 Controlled Language 표준으로, 한 문장에 한 가지 사실만 적고 허용된 어휘·문장 패턴 안에서만 작성하도록 강제한다. 최근 이 사상이 LLM Agent Skill 형태로 재포장돼 화제다. 모델이 '자연스러운 영어' 대신 STE 규칙 안에서만 쓰도록 시스템 프롬프트 단계에서 묶어두면, 출력이 예측 가능해지고 번역·문서 후처리 자동화 파이프에 그대로 끼워 넣을 수 있다.

긱뉴스에 공유된 이 프로젝트는 LLM이 STE 100 Dictionary에 정의된 단어와 문장 패턴 안에서만 문서를 작성하도록 강제하는 Agent Skill을 공개했다. 핵심 통찰은 단순하다. 문법을 못 박으면 모델은 더 일관된 출력을 낸다는 것. 사람 문서에서도 통용되던 원칙을 LLM에도 똑같이 적용한다는 발상이 흥미롭다.

2. ASD-STE100 핵심 규칙 — '한 문장, 한 사실'

STE의 핵심 제약은 크게 세 가지다. (1) 사전에 등재된 단어만 사용하고 동의어·약어는 사용 금지, (2) 주어+서술어 위주의 단일 절(single clause)로 문장 구성, (3) 시제는 현재형·과거형 두 가지로 제한. 이 제약은 모호함을 줄이고 기계 판독 가능성을 끌어올린다. LLM에 그대로 주입하면 모델이 'creative synonym'을 시도하는 경향 자체를 봉쇄할 수 있다.

실무적으로 가장 큰 효과는 번역 일관성이다. 원문이 같은 의미를 같은 어휘로 표현하면 번역 엔진·사람 번역가 모두 더 안정적으로 변환한다. 기술 문서를 다국어로 배포하는 팀이라면 '원문 작성 규칙' 하나로 다국어 품질 동시 개선이 가능하다.

# 예시: STE 규칙을 따르는 짧은 문장 변환
before = 'The system shall be utilized by the operator in order to facilitate...'
after  = 'The operator uses the system to do the task.'

# 핵심 변환 규칙 (STE 100 Issue 8 요약):
#   1) 한 문장에 하나의 동사만 허용 (no multiple clauses)
#   2) 시제는 simple present / simple past 두 가지만
#   3) 허용된 어휘 목록(STE Dictionary) 외 단어 사용 금지
#   4) 수동태보다 능동태 우선 ('X is done by Y' → 'Y does X')

import re
FORBIDDEN = r'\b(utilize|facilitate|in order to|leverage)\b'
def simplify_ste(text: str) -> str:
    text = re.sub(FORBIDDEN, lambda m: {
        'utilize': 'use',
        'facilitate': 'help',
        'in order to': 'to',
        'leverage': 'use',
    }[m.group(1)], text, flags=re.IGNORECASE)
    return text

3. LLM Agent Skill로 구현할 때의 트릭

단순히 'STE 스타일로 써라'라고 지시하는 것만으로는 부족하다. 실제로는 다음 세 단계가 효과적이다. 첫째, 허용 어휘 목록(STE Dictionary)을 시스템 프롬프트에 통째로 주입한다. 모델은 컨텍스트 안에 단어 목록이 보이면 그 안에서만 선택하려는 경향이 강하다. 둘째, 금지 패턴 목록을 함께 박아둔다. 'in order to', 'utilize', 'facilitate' 같은 표현은 명시적으로 차단한다. 셋째, 출력 단계에서 정규식으로 1차 필터링 후 사람이 한 번 더 검수한다.

긱뉴스 댓글 반응에서도 '아이디어 자체는 30년 전부터 있었지만 LLM에 다시 적용할 가치가 있다'는 긍정적 평가와, '사전 주입 시 토큰 비용이 무시 못 한다'는 현실적 우려가 동시에 나왔다. 기술 문서 도메인에서는 충분히 감당 가능한 수준이지만, 일반적인 글쓰기까지 STE로 묶는 건 과한 제약이라는 의견도 합리적이다.

4. 실전 적용 시 주의사항

STE를 LLM에 강제할 때 흔히 빠지는 함정이 있다. 사전에 등재되지 않은 도메인 특화 단어(예: 'transformer', 'quantization')는 그냥 막혀버린다. 이 경우 도메인 사전을 별도 주입하거나, 사전에 등재된 일반 단어로 우회 표현(예: 'quantization' → 'size reduction')을 쓰도록 유도해야 한다. 또한 문서 종류에 따라 STE 강제 강도를 차등 적용하는 게 현실적이다. 안전 매뉴얼·API 레퍼런스는 강제, 마케팅 카피·블로그는 자연 영어 자유.

5. 전망과 마무리

Controlled Language는 LLM 시대에 다시 한번 가치 있어졌다. 모델의 자유도를 일부 양보하는 대신 예측 가능성과 자동화 친화성을 얻는 거래는 여러 산업에서 통할 만한 제안이다. 앞으로 도메인별 STE 확장과 LLM 통합 사례가 더 늘어날 것으로 보인다. 기술 문서를 LLM 파이프라인에 넣는 팀이라면 한 번쯤 검토할 만한 발상이다.

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원본 출처: 긱뉴스 토픽 #32024

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📰 원본 출처 · https://news.hada.io/topic?id=32024 (#N=32024)

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